Khaled IBRAHIM MOUSSA

Avec la montée en puissance des modèles de langage de grande taille (LLMs), les entreprises explorent activement des solutions pour adapter ces modèles à leurs besoins métiers spécifiques. C’est dans ce contexte que le Retrieval-Augmented Generation (RAG) s’impose comme une avancée stratégique pour tirer le meilleur de l’IA générative, tout en garantissant des réponses à jour, précises et contextuellement pertinentes. Le principe du RAG est simple mais puissant : combiner les capacités génératives d’un LLM avec un moteur de recherche intelligent capable d’interroger des bases de données, documents internes ou sources web fiables en temps réel. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur la mémoire statique du modèle, le système “récupère” de l’information pertinente à la volée, puis la synthétise sous forme de réponse générée. Ce mécanisme permet de réduire considérablement les hallucinations — ces erreurs factuelles que peuvent produire les modèles de langage — en ancrant les réponses dans...

L’innovation technologique ne cesse d’accélérer, portée par l’intelligence artificielle, l’Internet des objets, la data science ou encore la blockchain. Pourtant, à mesure que les produits et services deviennent plus intelligents, personnalisés et connectés, les exigences en matière de protection des données personnelles deviennent plus complexes. Le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), entré en application en 2018, s’impose aujourd’hui comme un cadre incontournable pour garantir une innovation responsable et respectueuse des droits fondamentaux. Le RGPD ne freine pas l’innovation. Il en définit les conditions. L’une de ses pierres angulaires est le principe de “Privacy by Design” : la protection des données doit être intégrée dès la conception d’un produit ou service, et non ajoutée a posteriori. Concrètement, cela implique de limiter la collecte de données au strict nécessaire, d’en assurer la sécurité, et de prévoir des mécanismes de consentement clairs, compréhen...

L’évolution rapide des compétences, la montée en puissance de la formation continue et l’essor du numérique ont transformé la manière dont les certifications sont créées, partagées et reconnues. Dans ce contexte, la blockchain s’impose progressivement comme une technologie de référence pour la gestion et la validation des certifications professionnelles et académiques. La blockchain est une base de données décentralisée, distribuée et sécurisée. Lorsqu’elle est appliquée au domaine de la certification, elle permet à des établissements d’enseignement, des organismes de formation ou des entreprises de délivrer des attestations numériques infalsifiables, inscrites dans un registre ouvert ou privé. Ces attestations peuvent être consultées et vérifiées de manière transparente par toute personne ou organisation concernée, sans passer par un tiers. Concrètement, une certification enregistrée sur la blockchain contient un identifiant unique, une empreinte cryptographique (hash) et les métadonn...

Les agents d’intelligence artificielle autonomes ne sont plus une vision futuriste. En entreprise, dans la recherche ou même dans les usages quotidiens, ils redéfinissent profondément la façon dont les tâches sont accomplies. Ces entités logicielles, capables de prendre des décisions, de planifier des actions et d’exécuter des tâches de manière proactive, représentent une évolution majeure de l’IA : elles ne se contentent plus de répondre, elles agissent. Un agent IA autonome peut être un programme piloté par un grand modèle de langage (comme GPT-4, Claude ou Gemini) et connecté à des outils, des bases de données, des navigateurs ou des API. Il peut comprendre un objectif complexe, décomposer le problème, collecter de l’information, interagir avec différents systèmes, et livrer un résultat — le tout sans supervision humaine continue. Cette capacité transforme radicalement la productivité individuelle. Un professionnel peut désormais déléguer à un agent IA des tâches comme : résumer des...